Pandas 隨機(jī)抽樣

隨機(jī)抽樣，是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的一種方法，它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中快速地構(gòu)建出一組數(shù)據(jù)分析模型。在 Pandas 中，如果想要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)抽樣，需要使用 sample() 函數(shù)。

sample() 函數(shù)的語(yǔ)法格式如下：

DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

參數(shù)說(shuō)明如下表所示：

該函數(shù)返回與數(shù)據(jù)集類型相同的新對(duì)象，相當(dāng)于 numpy.random.choice()。實(shí)例如下：

import pandas as pd  
dict = {'name':["Jack", "Tom", "Helen", "John"],'age': [28, 39, 34, 36],'score':[98,92,91,89]} 
info = pd.DataFrame(dict)
#默認(rèn)隨機(jī)選擇兩行
print(info.sample(n=2))
#隨機(jī)選擇兩列
print(info.sample(n=2,axis=1))

輸出結(jié)果：

   name  age  score
3  John   36     89
0  Jack   28     98

   score   name
0     98   Jack
1     92    Tom
2     91  Helen
3     89   John

再來(lái)看一組示例：

import pandas as pd
info = pd.DataFrame({'data1': [2, 6, 8, 0], 'data2': [2, 5, 0, 8], 'data3': [12, 2, 1, 8]}, index=['John', 'Parker', 'Smith', 'William'])
print(info)
#隨機(jī)抽取3個(gè)數(shù)據(jù)
print(info['data1'].sample(n=3))
#總體的50%
print(info.sample(frac=0.5, replace=True))
#data3序列為權(quán)重值，并且允許重復(fù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)
print(info.sample(n=2, weights='data3', random_state=1))

輸出結(jié)果：

隨機(jī)選擇3行數(shù)據(jù)：
William    0
Smith      8
Parker     6
Name: data1, dtype: int64

         data1  data2  data3
John         2      2     12
William      0      8      8

         data1  data2  data3
John         2      2     12
William      0      8      8